Eventverslag: Opkomende technologieën en de invloed op finance: kunstmatige intelligentie
De periode waarmee de wereld om ons heen momenteel digitaliseert, mogen we oprecht een digitale revolutie noemen. Vrijwel alle bedrijven zijn op grote schaal bezig met de transformatie van analoge naar digitale data, het automatiseren van processen en kostenbesparing. Ook binnen de financiële wereld is er veel gaande op het gebied van digitalisering en is de afgelopen tijd flink opgeschud door fintech-bedrijven. Deze bedrijven bieden financiële software aan die de huidige processen, producten en diensten vereenvoudigen. Het voordeel van de software van fintech-bedrijven is dat alle data digitaal is en dat het voor organisaties dus steeds eenvoudiger wordt om allerlei data te verzamelen, raad te plegen en op te slaan. Maar wat kunnen organisaties eigenlijk allemaal doen met deze verzamelde data?
Fintech-bedrijf Onguard organiseerde de Onguard Academy ‘Kunstmatige intelligentie: opkomende technologieën en de invloed op finance’ in samenwerking met neuraal netwerktechnologie bedrijf NeurOp en incasso bureau BVCM. Tijdens deze Academy stond het gebruik van kunstmatige intelligentie in combinatie met verzamelde data centraal. Evenals de vraag: is het mogelijk om met kunstmatige intelligentie betaalgedrag van klanten te voorspellen?
Van data analyse naar kunstmatige intelligentie
Kunstmatige intelligentie is een gouden combinatie van de rekenkracht en onthoudcapaciteit van een computer en de leer- en denkcapaciteit van een mens. Door de computer continu te voeden met informatie, is hij in staat om te leren en om alles te onthouden wat hij heeft geleerd. Hierdoor staat er iets heel bijzonders te gebeuren in de financiële wereld. Tot nu was het mogelijk om beschikbare data te raadplegen en te analyseren. Hierdoor konden organisaties precies zien wat er in het verleden is gebeurd en waarom het is gebeurd. Stel een organisatie heeft in het verleden veel facturen verstuurd aan het begin van de maand, maar ziet na enkele weken dat deze facturen nog niet betaald zijn. Op dat moment kunnen organisaties de conclusie trekken dat het beter is om facturen niet aan het begin, maar aan het einde van de maand te versturen. Dit is hele waardevolle informatie, maar door er nog een element, namelijk kunstmatige intelligentie aan toe te voegen, zijn organisaties ineens in staat om te voorspellen wat er gaat gebeuren. Dat is zeer innovatief en een omslagpunt in de branche. Organisaties zijn hierdoor ineens in staat om prognoses te maken op basis van gegevens uit de toekomst in plaats van uit het verleden. Kortom, betaalgedrag van klanten is te voorspellen dankzij kunstmatige intelligentie.
Download whitepaper Kunstmatige Intelligentie
Inzage vooraf biedt kansen
Organisaties verzamelen allerhande gegevens van klanten, bijvoorbeeld NAW-gegevens, het soort inkomen, maar ook de historie van achterstanden en gegevens over vorderingen. Denk bij dit laatste bijvoorbeeld aan het bedrag, de looptijd en de incassowijze. Ook de uitkomst, dus of een klant een wanbetaler is of niet, wordt opgeslagen. Dit is allemaal zeer relevante informatie voor een finance professional. Koen Meeusen, oprichter van NeurOp, nam tijdens de Onguard Academy een hypotheekverstrekker als voorbeeld: “Op het moment dat een hypotheekverstrekker al deze data verzameld, is precies inzichtelijk welke klanten wanbetalers zijn en welke niet. Op basis van al deze data is het mogelijk om een neuraal netwerk, dus kunstmatige intelligentie, te bouwen. Deze kunstmatige intelligentie kan op basis van alle gegevens die hij aan elkaar koppelt, voorspellingen doen over het betaalgedrag per klant.” Volgens Meeusen is dit zeer belangrijke informatie om echt het verschil te maken, een continue cashflow te realiseren en klanten tevreden te houden: “Kunstmatige intelligentie voorspelt welke late betalers normaal gesproken goed gedrag vertonen. Deze klanten wil je als organisatie niet lastig vallen met een brulbrief en zullen communicatie met een vriendelijke toon ontvangen. De enkeling die uit deze groep de betaling na bijvoorbeeld een maand nog niet heeft betaald, gaat uiteindelijk wel het reguliere proces in. De voorspelde middengroep wordt volgens het reguliere proces opgevolgd en de voorspelde probleembetalers worden individueel benaderd voor een persoonlijk gesprek.” In een normaal proces zou de eerste groep al veel sneller in het reguliere proces vallen, terwijl dat helemaal niet nodig is. Inzage vooraf biedt kansen voor maatwerk en dat resulteert in minder probleemdossiers, een lager debiteurensaldo en een hogere klanttevredenheid. Dit geldt niet alleen voor hypotheekverstrekkers, maar voor iedere organisatie.
Kunstmatige intelligentie en de AVG
Door alle verzameling van data weten organisaties ontzettend veel over de klanten. Volgens Igor Wortel en Wim van Renswouw hoeven organisaties zich geen zorgen te maken over het gebruik van kunstmatige intelligentie in combinatie met de AVG: “Wanneer we kunstmatige intelligentie bouwen en inzetten, zorgen we ervoor dat data absoluut niet naar individuele personen herleidbaar is, waardoor de inzet ervan direct AVG-proof is.”
De beschikbaarheid van data vormt de basis voor kunstmatige intelligentie en gaat bedrijven helpen hun processen te veranderen en te optimaliseren, met als gevolg dat medewerkers zich kunnen focussen op de zaken waar ze echt goed in zijn. Het focussen op de gevallen die – voorspeld door kunstmatige intelligentie – echt aandacht en een persoonlijk gesprek behoeven. Dan kunnen organisaties van toegevoegde waarde zijn.
Meer kunstmatige intelligentie en robotisering?
Wil je meer lezen over kunstmatige intelligentie en robotisering download dan onze whitepaper: “Artificial intelligence en robotisering in order to cash en credit management”.
Op 4 oktober organiseerden bij met onze partners BVCM en Neurop de Onguard Academy “Opkomende technologieën en de invloed op finance”. Lees hier het verslag. Wil jij de volgende keer ook bij een Onguard evenement zijn? Bekijk hier onze geplande evenementen.
FLOOR STAM – VP Marketing
FORM
